Piattaforma online Sistemi di reputazione del mercato

Questa ricerca indaga la relazione tra il punteggio della recensione del testo, la lunghezza della recensione, il comportamento dell'agente e le applicazioni di transfer-learning costruendo una misura quantitativa con le recensioni di testo online di Airbnb. Il primo saggio si concentra sullo studio degli effetti della lunghezza della recensione sul punteggio della recensione del testo. Costruisce i punteggi numerici delle recensioni testuali applicando tecniche di analisi del testo e di apprendimento automatico a più di tre milioni di recensioni testuali generate dagli utenti su Airbnb. Con i punteggi delle recensioni testuali, questo saggio analizza l'impatto della lunghezza delle recensioni sui punteggi delle recensioni testuali e ottiene approfondimenti sulla relazione di interazione tra punteggio della recensione testuale, lunghezza della recensione, età della recensione e recensore attivo. Trova una relazione a forma di U rovesciata tra la lunghezza delle recensioni e i punteggi delle recensioni e una tendenza al ribasso a lungo termine della lunghezza delle recensioni su tutte le piattaforme online. Questa ricerca contribuisce al campo della reputazione online costruendo una misura innovativa della reputazione delle recensioni testuali e un grande corpus di recensioni online etichettate (ad esempio, la base di conoscenza delle recensioni di Airbnb), studiando gli effetti della lunghezza delle recensioni sui punteggi delle recensioni testuali e rivelando una tendenza a lungo termine della lunghezza delle recensioni delle piattaforme online. Il secondo saggio esamina

Questa ricerca indaga la relazione tra il punteggio della recensione del testo, la lunghezza della recensione, il comportamento dell'agente e le applicazioni di transfer-learning costruendo una misura quantitativa con le recensioni di testo online di Airbnb. Il primo saggio si concentra sullo studio degli effetti della lunghezza della recensione sul punteggio della recensione del testo. Costruisce i punteggi numerici delle recensioni testuali applicando tecniche di analisi del testo e di apprendimento automatico a più di tre milioni di recensioni testuali generate dagli utenti su Airbnb. Con i punteggi delle recensioni testuali, questo saggio analizza l'impatto della lunghezza delle recensioni sui punteggi delle recensioni testuali e ottiene approfondimenti sulla relazione di interazione tra punteggio della recensione testuale, lunghezza della recensione, età della recensione e recensore attivo. Trova una relazione a forma di U rovesciata tra la lunghezza delle recensioni e i punteggi delle recensioni e una tendenza al ribasso a lungo termine della lunghezza delle recensioni su tutte le piattaforme online. Questa ricerca contribuisce al campo della reputazione online costruendo una misura innovativa della reputazione delle recensioni testuali e un grande corpus di recensioni online etichettate (ad esempio, la base di conoscenza delle recensioni di Airbnb), studiando gli effetti della lunghezza delle recensioni sui punteggi delle recensioni testuali e rivelando una tendenza a lungo termine della lunghezza delle recensioni delle piattaforme online. Il secondo saggio esamina